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sorting.py 3.4KB

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  1. """
  2. Carlos J Corrada Bravo
  3. Este programa calcula el promedio de tiempo de ejecucion de cuatro algoritmos de ordenamiento
  4. La variable maxValor define el valor maximo de los elementos de la lista
  5. La variable largoLista define el largo de las listas a ordenar
  6. La variable veces define las veces que se va a hacer el ordenamiento
  7. Al final se imprimen los promedios de cada algortimo
  8. """
  9. from random import randint
  10. import time
  11. import math
  12. def mergeSort(lista):
  13. #definan el algoritmo de ordenamiento mergesort
  14. return lista
  15. #Esta es la implementación de Heap sort de Geeksforgeeks
  16. #https://www.geeksforgeeks.org/heap-sort/
  17. def heapSort(lista):
  18. #definan el algoritmo de ordenamiento heapsort
  19. n = len(lista)
  20. #Se hace el maxheap
  21. for i in range(n // 2 - 1, -1, -1):
  22. heapify(lista, n, i)
  23. #Se extraen elementos uno a uno
  24. for i in range(n - 1, 0, -1):
  25. (lista[i], lista[0]) = (lista[0], lista[i])
  26. heapify(lista, i, 0)
  27. return lista
  28. def quickSort(lista):
  29. #definan el algoritmo de ordenamiento quicksort
  30. return lista
  31. def shellSort(lista):
  32. #definan el algoritmo de ordenamiento shellsort
  33. return lista
  34. def heapify(lista, n, i):
  35. largest = i #largest = raíz
  36. l = 2 * i * 1 #left
  37. r = 2 * i + 2 #right
  38. #Ver is existe una rama isquierda y si es mayor a la raíz
  39. if l < n and lista[i] < lista[l]:
  40. largest = l
  41. #Ver is existe una rama derecha y si es mayor a la raíz
  42. if r < n and lista[largest] < lista[r]:
  43. largest = r
  44. #Se cambia la raíz si fuese necesario
  45. if largest != i:
  46. (lista[i], lista[largest]) = (lista[largest], lista[i]) #swap
  47. #Se llama heapify en la raíz nueva
  48. heapify(lista, n, largest)
  49. maxValor=1000 #define el valor maximo de los elementos de la lista
  50. largoLista=1000 #define el largo de las listas a ordenar
  51. veces=100 #define las veces que se va a hacer el ordenamiento
  52. acumulaMerge=0 #variable para acumular el tiempo de ejecucion del mergesort
  53. acumulaHeap=0 #variable para acumular el tiempo de ejecucion del heapsort
  54. acumulaQuick=0 #variable para acumular el tiempo de ejecucion del quicksort
  55. acumulaShell=0 #variable para acumular el tiempo de ejecucion del shellsort
  56. for i in range(veces):
  57. mergelista = [randint(0,maxValor) for r in range(largoLista)] #creamos una lista con valores al azar
  58. heaplista=list(mergelista)
  59. quicklista=list(mergelista)
  60. searchlista=list(mergelista)
  61. # t1 = time.clock() #seteamos el tiempo al empezar
  62. # mergeSort(mergelista) #ejecutamos el algoritmo mergeSort
  63. # acumulaMerge+=time.clock()-t1 #acumulamos el tiempo de ejecucion
  64. t1 = time.process_time() #seteamos el tiempo al empezar
  65. heapSort(heaplista) #ejecutamos el algoritmo heapSort
  66. acumulaHeap += time.process_time() - t1 #acumulamos el tiempo de ejecucion
  67. # t1 = time.clock() #seteamos el tiempo al empezar
  68. # quickSort(quicklista) #ejecutamos el algoritmo quickSort
  69. # acumulaQuick+=time.clock()-t1 #acumulamos el tiempo de ejecucion
  70. # t1 = time.clock() #seteamos el tiempo al empezar
  71. # shellSort(searchlista) #ejecutamos el algoritmo shellSort
  72. # acumulaShell+=time.clock()-t1 #acumulamos el tiempo de ejecucion
  73. #imprimos los resultados
  74. print("Promedio de tiempo de ejecucion de "+ str(veces) +" listas de largo " + str(largoLista))
  75. #print("MergeSort " + str(acumulaMerge/veces) + " segundos")
  76. print("HeapSort " + str(acumulaHeap/veces) + " segundos")
  77. #print("QuickSort " + str(acumulaQuick/veces) + " segundos")
  78. #print("ShellSort " + str(acumulaShell/veces) + " segundos")